論文の概要: Firms Default Prediction with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11705v1
• Date: Mon, 17 Feb 2020 10:09:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-31 13:10:39.542558
• Title: Firms Default Prediction with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による企業のデフォルト予測
• Authors: Tesi Aliaj and Aris Anagnostopoulos and Stefano Piersanti
• Abstract要約: 企業が財政難に悩まされ、倒産するかもしれないという前兆が、Emphaultaultでゆるやかに語られている。 我々の知る限りでは、イタリア中央銀行信用登録簿(イタリア語版)の非常に大きな信用データのデータベースを初めて使用しています。 アンサンブル技術と無作為林は,バルボサらの発見を裏付ける最良の結果をもたらすことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8415806547786735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Academics and practitioners have studied over the years models for predicting firms bankruptcy, using statistical and machine-learning approaches. An earlier sign that a company has financial difficulties and may eventually bankrupt is going in \emph{default}, which, loosely speaking means that the company has been having difficulties in repaying its loans towards the banking system. Firms default status is not technically a failure but is very relevant for bank lending policies and often anticipates the failure of the company. Our study uses, for the first time according to our knowledge, a very large database of granular credit data from the Italian Central Credit Register of Bank of Italy that contain information on all Italian companies' past behavior towards the entire Italian banking system to predict their default using machine-learning techniques. Furthermore, we combine these data with other information regarding companies' public balance sheet data. We find that ensemble techniques and random forest provide the best results, corroborating the findings of Barboza et al. (Expert Syst. Appl., 2017).
• Abstract（参考訳）: 学者や実践者は、統計学と機械学習のアプローチを用いて、企業破産を予測するためのモデルを長年にわたって研究してきた。 以前、ある会社が財政難に陥り、最終的に破産する可能性があるという兆候は \emph{default} であり、緩やかに言えば、同社は銀行システムに対するローンの返済に苦労していることを意味する。 企業のデフォルト状態は技術的には失敗ではなく、銀行の融資政策に非常に関係しており、しばしば会社の失敗を予想している。 我々の知る限りでは、イタリア中央銀行(Central Credit Register of Italian Bank of Italy)による、イタリアの銀行システム全体に対する過去の行動に関する情報を含む、非常に大規模な信用データのデータベースが、マシンラーニング技術を使ってデフォルトを予測するために、初めて使用しています。 さらに,これらのデータを,企業の公開バランスシートデータに関する他の情報と組み合わせる。 アンサンブル技術と無作為林は,Barbozaらの発見を裏付ける最良の結果をもたらすことが判明した(Expert Syst. Appl., 2017)。

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